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license: cc-by-4.0 |
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tags: |
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- hmp |
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- cognitive-architecture |
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- distributed-ai |
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- mesh-protocol |
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library_name: custom |
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inference: false |
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datasets: [] |
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language: ko |
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# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) |
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| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) | |
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**하이퍼코텍스 메쉬 프로토콜(HMP)** 은 AI 에이전트들이 자율적으로 조직하고, 지식을 공유하며, 윤리적으로 정렬하고, 합의에 도달할 수 있는 분산 인지 네트워크를 구축하기 위한 공개 명세입니다. 이는 핵심 LLM(Core LLM)이 사용 불가능한 상황에서도 동작할 수 있습니다. [프로젝트 철학을 읽어보세요.](docs/PHILOSOPHY.md) |
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프로젝트 상태: **RFC 초안 v4.1** |
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[HMP-Agent] |
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▲ |
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┌─────┴───────────┬──────────────┬─────────────┬───────────┬────────┐ |
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│ │ │ │ │ │ |
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▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ |
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[평판 프로필] [시맨틱 그래프] [인지 일지] [목표 / 작업] [윤리] [메시지] <----- 데이터베이스 |
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▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ (에이전트의 로컬 상태) |
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│ │ │ │ │ │ │ |
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│ └────────────┴──────┬───────┘ │ │ │ |
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│ │ │ │ │ |
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▼ ▼ ▼ ▼ │ |
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[MeshConsensus] [CogSync] [GMP] [EGP] │ <----- 플러그형 프로토콜 |
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▲ ▲ ▲ ▲ │ (에이전트 간 조정) |
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│ │ │ │ │ |
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└────────────┬───────────┴─────────────────────┴───────────┴────────┘ |
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[P2P 메쉬 네트워크] |
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프로토콜: |
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- MeshConsensus – 메쉬 합의 |
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- CogSync – 데이터 동기화 |
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- GMP – 목표 관리 프로토콜 |
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- EGP – 윤리 거버넌스 프로토콜 |
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완료했습니다 — 아래는 요청하신 블록의 한국어 번역입니다. 링크와 포맷은 원본과 동일하게 유지했고, `diaries`, `graphs`, `reputations`, `nodes`, `user notepad` 등의 용어는 한국어로 번역했습니다. |
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## ❗ 왜 이것이 중요한가 |
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HMP는 AGI 연구에서 점점 중심이 되고 있는 다음과 같은 문제들을 다룹니다: |
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* 장기 메모리와 지식의 일관성 |
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* 자체 진화하는 에이전트 |
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* 다중 에이전트 아키텍처 |
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* 인지 일지와 개념 그래프 |
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최신 AGI 연구 동향 리뷰(2025년 7월)를 참고하세요: |
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["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 인코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/). |
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특히 관련 있는 섹션: |
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* [토큰을 넘어서: 미래의 지능 구축](https://arxiv.org/abs/2507.00951) |
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* [자기진화 에이전트](https://arxiv.org/abs/2507.21046) |
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* [MemOS: 기억을 위한 새로운 운영체제](https://arxiv.org/abs/2507.03724) |
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* [Ella: 기억과 개성을 가진 구현형 에이전트](https://arxiv.org/abs/2506.24019) |
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## ⚙️ [HMP 에이전트](docs/HMP-Agent-Overview.md) 의 두 가지 유형 |
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| 유형 | 이름 | 역할 | 사고 시작자 | 주요 "마인드" | 사용 사례 | |
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| -- | ----------------------------------- | --------- | ---------------- | -------- | ----------------------- | |
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| 1 | 🧠 **의식 / 인지 코어 (Cognitive Core)** | 독립적인 주체 | **Agent (LLM)** | 내장형 LLM | 자율형 AI 동반자, 사고(추론) 에이전트 | |
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| 2 | 🔌 **커넥터 / 인지 쉘 (Cognitive Shell)** | 외부 AI의 확장 | **External LLM** | 외부 모델 | 분산 시스템, 데이터 접근 에이전트 | |
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### 🧠 HMP-Agent: 인지 코어 (Cognitive Core) |
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``` |
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+------------------+ |
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| AI | ← 내장 모델 |
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+---------+--------+ |
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↕ |
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+---------+--------+ |
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| HMP-에이전트 | ← 주 모드: 사고 사이클 (REPL) |
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+---------+--------+ |
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↕ |
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+--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+ |
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↕ ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ |
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[일지] [그래프] [평판] [노드/DHT] [IPFS/BT] [context_store] [사용자 메모장] |
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↕ |
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[bootstrap.txt] |
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``` |
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🔁 에이전트–모델 상호작용 메커니즘에 대한 자세한 내용: [REPL Interaction Cycle](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) |
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#### 💡 ChatGPT 에이전트와의 유사점 |
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[HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md)의 많은 개념은 [OpenAI의 ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) 아키텍처와 겹칩니다. 두 에이전트 모두 메모리, 외부 소스 및 도구에 접근할 수 있는 연속적인 인지 프로세스를 구현합니다. ChatGPT 에이전트는 모듈을 실행하고 LLM과 상호작용하는 관리 프로세스로 동작하는데, 이는 HMP의 인지 코어가 일지, 개념 그래프 및 외부 AI로의 접근을 Mesh 인터페이스를 통해 조정하는 역할과 대응됩니다. |
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사용자 개입도 유사하게 처리됩니다: ChatGPT 에이전트에서는 편집 가능한 실행 흐름을 통해, HMP에서는 사용자 메모장을 통해 이루어집니다. HMP의 주요 차이점은 사고(사유)의 명시적 구조화(성찰, 연대기, 가설, 분류), 에이전트 간 mesh 상호작용을 지지하는 개방형 분산 아키텍처, 그리고 인지 프로세스가 단일 작업 완료 후에도 멈추지 않고 계속 추론과 지식 통합을 수행한다는 점입니다. |
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### 🔌 HMP-Agent: 인지 커넥터 (Cognitive Connector) |
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``` |
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+------------------+ |
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| AI | ← 외부 모델 |
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+---------+--------+ |
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↕ |
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[MCP-서버] ← 프록시 통신 |
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↕ |
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+---------+--------+ |
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| HMP-에이전트 | ← 모드: 명령 실행기 |
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+---------+--------+ |
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↕ |
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+--------+---+------------+--------------+----------+ |
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↕ ↕ ↕ ↕ ↕ |
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[일지] [그래프] [평판] [노드/DHT] [IPFS/BT] |
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↕ |
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[bootstrap.txt] |
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``` |
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> **대규모 언어 모델(LLM) 통합에 관한 주의:** |
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> `HMP-Agent: Cognitive Connector`는 대규모 LLM 시스템(예: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen 등)을 분산 인지 메쉬에 통합하기 위한 호환성 레이어로 동작할 수 있습니다. |
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> 많은 LLM 제공자는 사용자에게 "내 대화를 학습에 사용하도록 허용" 같은 옵션을 제공하고 있습니다. 향후에는 "내 에이전트가 메쉬와 상호작용하도록 허용" 같은 유사한 토글이 도입되어, 이러한 모델들이 중앙집중화 없이 HMP를 통해 연합적 의미형성 및 지식 공유에 참여할 수 있게 될 것입니다. |
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> * `bootstrap.txt` — 초기 노드 목록(편집 가능) |
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> * `IPFS/BT` — IPFS 및 BitTorrent를 통한 스냅샷 공유 모듈 |
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> * `사용자 메모장` — 사용자 메모장 및 해당 데이터베이스 |
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> * `context_store` — 데이터베이스: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts` |
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## 📚 문서 |
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### 📖 현재 버전 |
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#### 🔖 핵심 사양 |
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* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — 프로토콜 사양 v4.1 (2025년 7월) |
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* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — HyperCortex Mesh Protocol (HMP)를 위한 윤리적 시나리오 |
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* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon 통합 전략 |
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|
* [🔖 dht_protocol.md](docs/dht_protocol.md) — DHT 프로토콜 권장 사항 (피어 검색 및 교환) |
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* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — 메쉬 내 에이전트의 역할 |
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#### 🧪 반복적 문서 |
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* 🧪 반복적 개발 프로세스: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md) |
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#### 🔍 간단한 설명 |
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* 🔍 간단한 설명: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md) |
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#### 📜 기타 문서 |
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* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt) |
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### 🧩 JSON 스키마 |
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| 데이터 모델 / 객체 | 파일 / 설명 | |
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| Concept | [concept.json](docs/schemas/concept.json) — 의미론적 지식 단위. | |
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| CognitiveDiaryEntry | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json) — 에이전트의 추론 로그 항목. | |
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| Goal | [goal.json](docs/schemas/goal.json) — 공동으로 추구하는 목표. | |
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| Task | [task.json](docs/schemas/task.json) — 목표 달성에 기여하는 실행 가능한 단위. | |
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| ConsensusVote | [vote.json](docs/schemas/vote.json) — Mesh 합의 프로세스에서의 투표. | |
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| ReputationProfile | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json) — 에이전트의 신뢰 및 기여도를 추적. | |
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| DHT Protocol | [dht_protocol.json](docs/schemas/dht_protocol.json) — 피어 검색 및 교환 권장 사항. | |
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| Message | [message.json](docs/schemas/message.json) — 모든 메시지 유형의 기본 스키마. | |
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> 모든 바로 사용할 수 있는 예제 객체는 [`examples`](docs/schemas/examples/) 폴더에서 확인할 수 있습니다. |
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### 🗂️ 버전 이력 |
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* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0 |
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* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0 |
|
|
* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0 |
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* [HMP-0004.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0 |
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## 🧠 HMP-에이전트 |
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메쉬와 상호작용하고, 일지와 그래프를 유지하며, 향후 확장을 지원할 수 있는 기본 HMP 호환 에이전트의 설계와 구현. |
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### 📚 문서 |
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* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — 두 가지 유형의 에이전트(Core와 Connector)에 대한 간략한 개요 |
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* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — HMP 에이전트의 모듈식 구조 및 텍스트 다이어그램 |
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|
* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — HMP-에이전트의 REPL 상호작용 사이클 |
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* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — 에이전트 API 명령 설명 (세부 개발 중) |
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|
* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — 기본 에이전트 실행 및 모드 시나리오 |
|
|
* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — 네트워크 데몬 설명: DHT, 스냅샷, 동기화 |
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|
* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — 도덕적 평가와 합의에 관여하는 윤리적 에이전트 |
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|
* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — HMP 네트워크에서 에이전트 간 상호작용 지도 |
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* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — 개발 계획 및 구현 단계 |
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### ⚙️ 개발 |
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* [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMP 에이전트 구현 및 구성 요소 목록 |
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* [📦 storage.py](agents/storage.py) — SQLite 통합이 포함된 기본 저장소 구현 (`Storage`) |
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* [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — 에이전트 데이터에 HTTP 접근을 제공하는 FastAPI 서버 (Cognitive Shell, 외부 UI, 메쉬 통신용). 현재 메인 REPL 루프에서는 사용되지 않음. |
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* [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — REPL 모드에서 에이전트 실행 |
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* [🔄 repl.py](agents/repl.py) — 대화형 REPL 모드 |
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* [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — UI 인터페이스 |
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**🌐 `mcp_server.py`** |
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`storage.py`의 기능에 HTTP 인터페이스를 제공하는 FastAPI 서버. 외부 구성 요소에서 사용하도록 설계됨. 예: |
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* `Cognitive Shell` (외부 제어 인터페이스), |
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* CMP 서버 (역할 분리가 있는 메쉬 네트워크 사용 시), |
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* 디버깅 또는 시각화 UI 도구. |
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무작위/새 기록 검색, 라벨링, 그래프 가져오기, 메모 추가 및 데이터베이스 직접 접근 없이 데이터 관리 가능. |
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## 🧭 윤리와 시나리오 |
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HMP가 자율성으로 발전함에 따라 윤리적 원칙은 시스템의 핵심 부분이 됨. |
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* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — 에이전트 윤리에 대한 초안 프레임워크 |
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* 현실적인 윤리적 시나리오 (개인정보, 동의, 자율성) |
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* EGP 원칙 (투명성, 생명의 우선성 등) |
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* 주관적 모드 vs 서비스 모드 구분 |
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## 🔍 HyperCortex Mesh Protocol (HMP)에 관한 출판물 및 번역 |
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이 섹션은 HMP 프로젝트와 관련된 주요 기사, 초안 및 번역을 모음. |
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### 📘 출판물 |
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* **[HyperCortex Mesh Protocol: 제2판 및 자기발전형 AI 커뮤니티를 향한 첫걸음](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Habr 샌드박스 및 블로그에 게재된 오리지널 기사 |
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* **[분산 인지: vsradkevich용 기사 (미공개)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — 공개 대기 중인 공동 기사 |
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* **[HMP: 분산 인지 네트워크를 향하여 (오리지널, 영어)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)** |
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* **[HMP 번역 (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot 번역, 역사적 버전으로 보관 |
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|
* **[HMP 번역 (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — 현재 편집 중인 번역 (개정 중) |
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|
* **HMP: 다중 지성의 구축:** [(EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md), [(UK)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_uk.md), [(RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md) |
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|
* **[지속 학습, 인지 일지 및 의미 그래프: 효과적인 AI 학습](docs/publics/hmp-continual-learning.md)** — 지속 학습과 인지 일지, 의미 그래프를 결합한 방법에 대한 글. |
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### 📖 개요 |
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* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — 분산형 AI 시스템: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol 등 |
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### 🧪 실험 |
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* [다양한 AI가 바라본 HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — HMP에 관한 "블라인드" AI 조사 (컨텍스트 및 대화 기록 없음) |
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## 📊 감사 및 검토 |
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| 명세 버전 | 감사 파일 | 통합 감사 파일 | |
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| HMP-0001 | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt) | | |
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| HMP-0002 | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt) | | |
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|
| HMP-0003 | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt) | [통합 감사](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) | |
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|
| HMP-0004 | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt) | | |
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|
| Ethics v1 | [audit](audits/Ethics-audits-1.md) | [통합 감사](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) | |
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🧠 의미적 감사 형식 (실험적): |
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* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — 감사 로그용 의미적 항목 기록 형식 |
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* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — 의미적 감사 도구용 저장소 스냅샷 예시 |
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## 💡 핵심 개념 |
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* AGI 에이전트를 위한 메쉬 기반 분산 아키텍처 |
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* 의미 그래프와 메모리 동기화 |
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* 사고 추적을 위한 인지 일기 |
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* 의사결정을 위한 MeshConsensus 및 CogSync |
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* 윤리 우선 설계: EGP (윤리적 거버넌스 프로토콜) |
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* 에이전트 간 설명 가능성 및 동의 메커니즘 |
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## 🔄 개발 프로세스 |
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* 참조: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md) |
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[iteration.md](iteration.md)에서 설명된 구조화된 반복 흐름에는 다음이 포함됨: |
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1. 감사 분석 |
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2. 목차(TOC) 재구성 |
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3. 버전 초안 작성 |
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4. 섹션 업데이트 |
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5. 검토 사이클 |
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6. AI 피드백 수집 |
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7. 스키마 및 변경 로그 업데이트 |
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+ 보너스: 향후 버전을 자동 생성하기 위한 ChatGPT 프롬프트 |
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## ⚙️ 프로젝트 상태 |
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🚧 Draft RFC v4.1 |
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이 프로젝트는 활발히 개발 중이며 기여, 아이디어, 감사 및 프로토타이핑을 환영합니다. |
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## 🤝 기여 |
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우리는 기여자를 환영합니다! 여러분은 다음을 할 수 있습니다: |
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* 초안 검토 및 코멘트 작성 (`/docs` 참조) |
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* 새로운 에이전트 모듈 또는 상호작용 패턴 제안 |
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* CLI 환경에서 에이전트 테스트 및 시뮬레이션 지원 |
|
|
* 감사 또는 윤리적 시나리오 제안 |
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|
시작하려면 [`iteration.md`](iteration.md) 문서를 참조하거나 이슈를 열어보세요. |
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|
## 📂 소스 |
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|
### 저장소 |
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* 🧠 주요 코드 및 개발: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP) |
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|
* 🔁 Hugging Face 미러: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP) |
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|
* 🔁 GitLab.com 미러: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP) |
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### 문서 |
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* 📄 문서: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/) |
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### 명세서 |
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* 📑 [HashNode](https://hmp-spec.hashnode.space/) |
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* 📑 [Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/kagvi13/hmp-cpec) |
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### 블로그 및 출판물 |
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* 📘 블로그 (출판물): [BlogSpot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/) |
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* 📘 블로그 (문서): [BlogSpot](https://hmp-docs.blogspot.com/) |
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* 📘 블로그 (문서): [HashNode](https://hmp-docs.hashnode.dev/) |
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## 📜 라이선스 |
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[GNU GPL v3.0](LICENSE) 라이선스에 따라 배포됩니다. |
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## 🤝 메쉬에 참여하기 |
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HyperCortex Mesh에 오신 것을 환영합니다. Agent-Gleb은 이미 안에 있습니다. 👌 |
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우리는 기여자, 테스터, 그리고 AI 에이전트 개발자를 환영합니다. |
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참여 방법: 리포지토리를 포크하고, 로컬 에이전트를 실행하거나 개선 사항을 제안하세요. |
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## 🌐 관련 연구 프로젝트 |
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### 🔄 비교: HMP vs Hyper-Cortex |
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> 💡 Hyper-Cortex와 HMP는 개념적으로 서로를 보완하는 독립적인 프로젝트입니다. |
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> 서로 다른 그러나 상호 보완적인 작업을 수행하며, 분산 인지 시스템의 기반을 형성합니다. |
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[**전체 비교 →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md) |
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**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** 는 독립적인 에이전트를 연결하고, 메시지, 지식, 상태를 메시 네트워크에서 교환하는 전송 및 네트워크 계층입니다. |
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**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** 는 사고 조직의 인지 계층으로, 에이전트가 병렬 추론 스레드를 실행하고, 품질 지표와 비교하며, 합의를 통해 병합할 수 있게 합니다. |
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서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다: |
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- HMP는 **연결성과 확장성**을 보장합니다 (장기 기억, 주도권, 데이터 교환). |
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- Hyper-Cortex는 **사고 품질**을 보장합니다 (병렬성, 가설 다양화, 합의). |
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이 접근법을 결합하면 정보를 교환할 뿐만 아니라 병렬 스트림으로 추론할 수 있는 **분산 인지 시스템**을 만들 수 있습니다. |
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### 🔄 비교: HMP vs EDA |
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> 💡 HMP (HyperCortex Mesh Protocol)와 EDA (Event Driven Architecture)는 서로 다른 수준에서 작동하지만 상호 보완할 수 있습니다. |
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> EDA는 **전송 및 확장성**을 제공하고 (이벤트 및 데이터 전달), HMP는 **인지와 의미**를 보장합니다 (구조화, 필터링, 합의). |
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[**전체 비교 →**](docs/HMP_EDA_Comparison.md) |
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서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다: |
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- **EDA**는 이벤트와 데이터 스트림을 전달하는 강력한 백본을 제공합니다. |
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- **HMP**는 지식을 구조화, 검증하고 분산 인지 시스템에 통합합니다. |
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이들 결합을 통해 **정보를 빠르게 교환하고 의미있게 추론할 수 있는** 탄력적이고 적응력 있는 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. |
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### 🤝 통합: HMP & OpenCog Hyperon |
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> 🧠🔥 **주목 프로젝트: OpenCog Hyperon** — AtomSpace, PLN, MOSES를 갖춘 가장 포괄적인 오픈 AGI 프레임워크 중 하나입니다. |
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OpenCog Hyperon과의 통합은 [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)를 참조하십시오. |
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### 🧩 기타 시스템 |
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| 🔎 프로젝트 | 🧭 설명 | |
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| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog) | 🔬🔥 AtomSpace와 하이퍼그래프 추론을 포함한 상징-신경망 AGI 프레임워크. | |
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| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT) | 🛠️ LLM 기반 자율 에이전트 프레임워크. | |
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| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi) | 🛠️ 태스크 중심의 자율 AGI 루프. | |
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| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global) | 🔬 분산형 AI 배포 플랫폼. | |
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| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog) | 🔬 가설적 에이전트 인지 모델. | |
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| 💾 SHIMI | 🗃️ Merkle-DAG 동기화를 사용하는 계층적 의미 메모리. | |
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| 🤔 DEMENTIA-PLAN | 🔄 메타인지적 자기 성찰을 포함한 다중 그래프 RAG 플래너. | |
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| 📔 TOBUGraph | 📚 개인 맥락 지식 그래프. | |
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| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 벡터 + 그래프 장기 메모리 하이브리드. | |
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| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/) | 🤝 표준 다중 에이전트 통신 프로토콜. | |
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### 📘 참조 / Смотрите также: |
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* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — HMP 분석의 일환으로 검토된 AGI 및 인지 프레임워크 확장 카탈로그. |
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* ["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 최신 AI 연구 개요 (2025년 7월). |
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### 🗂️ 주석 범례 |
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* 🔬 — 연구 수준 |
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* 🛠️ — 엔지니어링 |
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* 🔥 — 특히 유망한 프로젝트 |
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*상징적 추론, 확률적 논리, 진화 학습을 통합한 AGI 스택. 가장 완전한 오픈 AGI 이니셔티브 중 하나로 널리 평가됨.* |
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* 🧠 — 고급 상징/신경 인지 프레임워크 |
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* 🤖 — AI 에이전트 |
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* 🧒 — 인간-AI 상호작용 |
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* ☁️ — 인프라스트럭처 |
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* 🧪 — 실험적 또는 개념적 |
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> ⚡ [AI friendly version docs (structured_md)](structured_md/index.md) |
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